CN108221755B - 一种基于车牌识别技术的智能车位锁 - Google Patents
一种基于车牌识别技术的智能车位锁 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于车锁设备制造技术领域,涉及一种能够自动识别车辆的智能车锁,其主体结构包括:距离传感器、摄像头、升降块、控制器模块、伺服电机、电源模块、底板、滑轨、滑块、丝杠、升降支撑杆和滑块连杆;底板上侧面靠近左侧边沿中间处设置有用以提供动力并带动丝杠转动的伺服电机,伺服电机左端与水平放置的丝杠连接,丝杠能够在伺服电机的带动下绕滚珠轴承转动,前后侧的滑轨的上侧分别设置有用以升降升降块的升降支撑杆,升降支撑杆为两根直线形长条钢板结构,并且两条钢板结构的长度中间处设置有活动式连接两钢板结构的转轴,使其能够绕转轴转动,其主体结构简单,设计构思巧妙,使用安全方便,智能化程度高,识别车牌准确,提高了停车效率。
Description
技术领域:
本发明属于车锁设备制造技术领域,涉及一种能够自动识别车辆的智能车锁,特别是一种基于车牌识别技术的智能车位锁。
背景技术:
车位地锁是一种安装在地面上的机械装置,防止别人抢占车位,所以称为地锁,也叫车位锁。车位地锁发展由来由于中国经的迅猛发展,国民经济水平的不断提高,汽车这种交通工具越来越普遍的被使用,近几年,汽车的大量增加导致车位的急剧短缺,使得车位的价位上升的同时,在一些免费泊车的小区或者停车场就会出现抢车位的情况;有些车主就花钱住车位,保证属于自己的车位不至于没地方停车,可是,被占车位叫车主们叫苦不迭,车位锁是他们的救星。现有技术中的车锁分为两类,一种是机械式,一种是遥控式,机械式需要在进入泊位时,需要车主下车后将钥匙插入车位锁中将其打开,而在将车开出之后,需要车主再次下车使用钥匙将其锁闭,使用不便,且为携带钥匙难以使用,另一种是遥控式无需人力打开,只要控制遥控设备来遥控加电动升降的车位锁,车主不用下车坐在车内用遥控器控制车位锁的升降,基本解决了上下车的麻烦,遥控车位锁虽然解决了上下车解锁的麻烦,但是车主一旦忘记携带遥控器将不能开关车位锁,且遥控车位锁多采用行程开关检测阻挡臂是否转动到位,考虑到行程开关利用机械的方式接触检测,使得系统故障隐患较大,系统稳定性和使用寿命受到很大影响,因此,涉及制备一种能够自动识别车辆的智能车锁,能够自动识别车牌号自动开关车位锁。
发明内容:
本发明的目的在于克服现有的车位锁使用不便的缺陷,寻求设计一种能够自动识别车牌号,并且无需人力控制即能够实现智能起降的基于车牌识别技术的智能车位锁,使用安全方便。
为了实现上述目的,本发明涉及的基于车牌识别技术的智能车位锁的主体结构包括:距离传感器、摄像头、升降块、控制器模块、伺服电机、电源模块、底板、滑轨、滑块、丝杠、升降支撑杆和滑块连杆,方形板状结构的底板通过四角处的固定螺栓固定于地面上,底板的上侧面前后边沿处分别设置有左右延伸的柱形滑轨,滑轨的两端与方形固定基座固定连接,方形固定基座的顶部固定于底板上侧面上,底板上侧面靠近左侧边沿中间处设置有用以提供动力并带动丝杠转动的伺服电机,伺服电机左端与水平放置的丝杠连接,丝杠的右端设置有用以支撑丝杠并使其保持水平的滚珠轴承,轴承固定于底板的上侧面,并且滚珠轴承与丝杠的右端轴承连接,丝杠能够在伺服电机的带动下绕滚珠轴承转动,前后侧的滑轨的上侧分别设置有用以升降升降块的升降支撑杆,升降支撑杆为两根直线形长条钢板结构,并且两条钢板结构的长度中间处设置有活动式连接两钢板结构的转轴,使其能够绕转轴转动,升降支撑杆的下端靠左处的钢板结构固定于方形固定基座的上侧,升降支撑杆的下端靠右处的钢板结构与滑块的上侧转轴式连接,前后侧的滑轨上均设置有滑块,滑块套在滑轨上并能够沿滑轨左右移动,前后侧滑块之间连接有滑块连杆,滑块连杆的中间处设置有与丝杠啮合的丝杠孔,并且该丝杠孔套在丝杠上,通过丝杠的正反转动来带动滑块连杆的左右移动,进一步带动滑块和与滑块连接的升降支撑杆的钢板结构的下端左右移动,升降块位于升降支撑杆的上侧,当滑块向左移动时,升降支撑杆带动升降块升起,当滑块向右移动时,升降支撑杆带动升降块落下;升降块的外侧面靠前处设置有用以采集车辆牌照信息的摄像头,以便车辆从不同方向驶入停车位时都能够拍摄到车牌信息,摄像头与控制器模块通信连接,用以将拍摄到的车辆牌照信息传输到控制器模块,由控制器模块进行照片信息识别与处理以获得所拍摄照片的车牌号;升降块的外侧中间处设置有用以测定升降块高度的距离传感器,距离传感器能够感应车底盘距离升降块的长度距离,以免距离太近撞到车底盘,升降块下降后的最低高度低于车辆底盘离地面的高度;所述距离传感器与控制器模块通信连接,用以将距离信息输送至控制器模块,控制器模块接收到距离信息后通过控制器控制伺服电机带动升降块升降至合适距离;所述控制器模块紧贴近伺服电机的后部并固定于底板上,所述控制器模块与伺服电机连接,用以控制伺服电机的启停,控制器模块内预先输入该车位锁所在车位停放车辆的拍照信息,当该车辆位于车位前侧准备进入时,摄像头将采集到的图片传送至控制器模块,经过控制器模块核对与预先设置的车牌号码一致,则控制器模块发出指令给伺服电机,伺服电机运转控制升降支撑杆向右运动,升降块向下运动,车辆驶入车位;当车辆驶离车位时,摄像头拍摄到车辆的后车牌后,将信息传递至控制器模块,控制器模块读取了车辆信息后,由控制器模块向伺服电机发送指令并控制其反向转动来带动升降块向上运动,完成车位上锁;伺服电机的前侧设置有电源模块,电源模块固定于底板的上侧面并且与伺服电机电连接,用于提供动力。
进一步的,本发明所述的升降块为空心半圆柱结构,在完全落下后能够罩住整个底板和其上侧的部件,能够有效防雨和防盗。
进一步的,本发明所述的升降支撑杆的两根直线形长条钢板结构的长度比丝杠的长度短30-60mm,以确保升降支撑杆能够完全落下。
进一步的,本发明所述的控制器模块的芯片采用STM32单片机。
进一步的,本发明所述的电源模块选择DC12V电源。
进一步的,本发明所述控制器模块进行照片识别与处理以获得拍摄照片的车牌号的方法具体如下步骤进行:
S1、图片预处理:
控制器模块采用边缘特征检测的方法对摄像头采集到的图像进行预处理,并进行灰度处理得到灰度图像,再使用sobel滤波器提取边缘信息,采用局部适应性的阈值算法将灰度图像转化为二值图像,经过处理后的图片就作为车牌检测的输入图像;
S2、车牌检测:
经S1处理的图像,采用轮廓算法检测目标的闭合轮廓,这些轮廓线在霍夫坐标变换下找出两条相互作用的平行线,两条线之间作为车牌位置的候选区域,由于轮廓线中只有很少的像素点,将这些点转换到霍夫坐标下需要较少的计算量,在不影响准确率的情况下加快了车牌的检测速率,利用车牌图像中的车牌底色不同于车牌字母和数字的颜色的特征提高车牌检测的准确度,车牌颜色为蓝色、黄色、绿色、黑色、白色中的一种;
受到车头前大灯的影响,检测到的车牌候选框会有一定的误检率,错将前大灯中的闭合轮廓线当做车牌的候选区域,需要对检测到的候选框进行确认,从候选的两条水平线中,在水平坐标系下计算出它的倾斜角度,并应用旋转变换将其调整为直角,经过处理后,对候选区域经启发式算法处理进行评估,评估步骤如下:
(a)估计候选区域高度和宽度的比值:
选择的候选区域需满足预先定义的约束条件:
其中,ratio代表候选区域高度和宽度的比值,
如果候选区域高度和宽度的比值满足约束条件,则该区域作为车牌区域;
(b)计算出水平切线切入候选区域对象的数量:
6≤N≤8,N是切割对象的数量,包括数字和字母的数量;
若水平切线切割对象的数量总和符合一种给定车牌类型的选择范围,则视为车牌区域;
S3、车牌分割:
为了字符识别的正确性,将S2中得到的图像分割为仅包含一个车牌字符的图像,将分割好的字符图像传送到用于字符识别的OCR模块;采用水平投影的方法来分割车牌字符,将S2中得到的车牌图像的倾斜角度调整为0,水平投影的最小值便是车牌字符一行中的开始位置或者结束位置,车牌分割由于受到一些泥板、螺钉噪声的影响,垂直投影的过程中寻找最小值的点,当满足预定义约束的最小位置时,选择字符分割的点,同时,通过检测字符的数量来重新评估候选框是否是一个车牌;
S4、字符识别:
对S3中车牌分割的图像和将要处理的图像进行字符识别,图像尺寸选择50*50的像素;使用隐马尔可夫模型识别字符,在模型中使用的特征是窗口中前景像素所占的比例,通过以下公式描述:
其中,fk表示每个小窗口在扫描图像窗口50*50时所求的特征值, fg_pixels(i,j)表示前景像素的值,widthk和Heightk表示每个小窗口的宽度和高度;Sk表示小窗口的区域;
采用9*9mm窗口的大小按照从左到右从上到下的方向扫描图像窗口50*50mm,小窗口在遍历的过程中互相之间重叠的部分是他们尺寸的2/3,采用一个特征向量的形式描述:F表示特征值的集合代表的特征向量;
F={f1,f2,...,f196}
在识别过程中,需要对字符分类,70个类中包括34个省级行政区的简称,26个字母和10个数字字符:0-9,从车牌图像中提取出的字符集训练我们的模型,每一类样本数采用80-120张图像,样本是从带有噪声的车牌图像中提取的,训练好的模型能够识别带有相似类型噪声的车牌,在识别的过程中通过增加特定的规则来提高识别精度,本发明在识别过程中的规则为车牌的第一个字符确定是汉字,第二个字符确定是字母类型。
本发明的具体使用方式按照如下步骤进行:在使用时,先将需要停放在该车位的车牌号录入控制器模块中作为用以判断车牌照号的源数据,然后将本发明安装于车位内的靠前或者靠近中间处,车位上无车辆时,升降块处于升降路线的最高点,当已录入车牌号的车辆行驶至升降块前侧时,摄像头采集车牌照号码,再将拍摄到的车辆牌照信息传输到控制器模块,由控制器模块进行照片信息识别与处理以获得所拍摄照片的车牌号码,将获得的号码与控制器模块中存储的号码进行对比,若该号码为控制器模块中已存储的号码,则控制器模块控制升降块下落,使车辆能够驶入停车位;在车辆行驶出停车位时,距离传感器感应到车辆底盘距离的变化信息并传递给控制器模块,控制器模块向升降块发送控制指令,控制其升起。
本发明与现有技术相比,具有如下益处:
1、能够通过控制器模块自动识别并升降车位锁,智能化程度高、节省人力资源,并且识别准确。
2、摄像头采用的识别方法识别效率高,能够快速识别车牌,相比于传统机械锁和遥控锁,大大节省起降车位锁的时间。
3、升降块既能够作为车位锁的拦杆,又能作为车位锁的保护罩,能够有效的保护车位锁避免人为破坏和雨水腐蚀,提高了其使用寿命。
4、其主体结构简单,设计构思巧妙,使用安全方便,智能化程度高,识别车牌准确,大大提高了停车效率,应用环境友好,市场前景广阔。
附图说明:
图1为本发明的主体结构原理示意图。
具体实施方式:
下面通过实施例并结合附图对本发明做进一步说明。
实施例1
本实施例涉及一种基于车牌识别技术的智能车位锁,该车位锁位于车位的前侧,用以识别和控制车辆从车位前侧进入车位,其主体结构包括:距离传感器1、摄像头2、升降块3、控制器模块4、伺服电机5、电源模块6、底板7、滑轨8、滑块9、丝杠10、升降支撑杆 11和滑块连杆12,方形板状结构的底板7通过四角处的固定螺栓固定于地面上,底板7的上侧面前后边沿处分别设置有左右延伸的柱形滑轨8,滑轨8的两端与方形固定基座固定连接,方形固定基座的顶部固定于底板7上侧面上,底板7上侧面靠近左侧边沿中间处设置有用以提供动力并带动丝杠10转动的伺服电机5,伺服电机5左端与水平放置的丝杠10连接,丝杠10的右端设置有用以支撑丝杠10并使其保持水平的滚珠轴承,轴承固定于底板7的上侧面,并且滚珠轴承与丝杠10的右端轴承连接,丝杠10能够在伺服电机5的带动下绕滚珠轴承转动,前后侧的滑轨8的上侧分别设置有用以升降升降块3 的升降支撑杆11,升降支撑杆11为两根直线形长条钢板结构,并且两条钢板结构的长度中间处设置有活动式连接两钢板结构的转轴,使其能够绕转轴转动,升降支撑杆11的下端靠左处的钢板结构固定于方形固定基座的上侧,升降支撑杆11的下端靠右处的钢板结构与滑块9的上侧转轴式连接,前后侧的滑轨8上均设置有滑块9,滑块9 套在滑轨8上并能够沿滑轨8左右移动,前后侧滑块9之间连接有滑块连杆12,滑块连杆12的中间处设置有与丝杠10啮合的丝杠孔,并且该丝杠孔套在丝杠10上,通过丝杠10的正反转动来带动滑块连杆12的左右移动,进一步带动滑块9和与滑块连接的升降支撑杆11 的钢板结构的下端左右移动,升降块3位于升降支撑杆11的上侧,当滑块9向左移动时,升降支撑杆11带动升降块3升起,当滑块9 向右移动时,升降支撑杆11带动升降块3落下;升降块3的外侧面靠前处设置有用以采集车辆牌照信息的摄像头2,以便车辆从不同方向驶入停车位时都能够拍摄到车牌信息,摄像头2与控制器模块4通信连接,用以将拍摄到的车辆牌照信息传输到控制器模块4,由控制器模块4进行照片信息识别与处理以获得所拍摄照片的车牌号;升降块3的外侧中间处设置有用以测定升降块3高度的距离传感器1,距离传感器1能够感应车底盘距离升降块3的长度距离,以免距离太近撞到车底盘,升降块下降后的最低高度低于车辆底盘离地面的高度;所述距离传感器1与控制器模块4通信连接,用以将距离信息输送至控制器模块4,控制器模块4接收到距离信息后通过控制器控制伺服电机5带动升降块3升降至合适距离;所述控制器模块4紧贴近伺服电机5的后部并固定于底板7上,所述控制器模块4与伺服电机5连接,用以控制伺服电机5的启停,控制器模块4内预先输入该车位锁所在车位停放车辆的拍照信息,当该车辆位于车位前侧准备进入时,摄像头2将采集到的图片传送至控制器模块4,经过控制器模块4核对与预先设置的车牌号码一致,则控制器模块4发出指令给伺服电机 5,伺服电机5运转控制升降支撑杆11向右运动,升降块3向下运动,车辆驶入车位;当车辆驶离车位时,摄像头2拍摄到车辆的后车牌后,将信息传递至控制器模块4,控制器模块4读取了车辆信息后,由控制器模块4向伺服电机5发送指令并控制其反向转动来带动升降块3 向上运动,完成车位上锁;伺服电机5的前侧设置有电源模块6,电源模块6固定于底板7的上侧面并且与伺服电机5电连接,用于提供动力。
进一步的,本实施例所述的升降块3为空心半圆柱结构,在完全落下后能够罩住整个底板7和其上侧的部件,能够有效防雨和防盗。
进一步的,本实施例所述的升降支撑杆11的两根直线形长条钢板结构的长度比丝杠的长度短30-60mm,以确保升降支撑杆11能够完全落下。
进一步的,本实施例所述的控制器模块4的芯片采用STM32单片机。
进一步的,本实施例所述的电源模块6选择DC12V电源。
进一步的,本实施例所述控制器模块4进行照片识别与处理以获得拍摄照片的车牌号的方法具体如下步骤进行:
S1、图片预处理:
控制器模块4采用边缘特征检测的方法对摄像头2采集到的图像进行预处理,并进行灰度处理得到灰度图像,再使用sobel滤波器提取边缘信息,采用局部适应性的阈值算法将灰度图像转化为二值图像,经过处理后的图片就作为车牌检测的输入图像;
S2、车牌检测:
经S1处理的图像,采用轮廓算法检测目标的闭合轮廓,这些轮廓线在霍夫坐标变换下找出两条相互作用的平行线,两条线之间作为车牌位置的候选区域,由于轮廓线中只有很少的像素点,将这些点转换到霍夫坐标下需要较少的计算量,在不影响准确率的情况下加快了车牌的检测速率,利用车牌图像中的车牌底色不同于车牌字母和数字的颜色的特征提高车牌检测的准确度,车牌颜色为蓝色、黄色、绿色、黑色、白色中的一种;
受到车头前大灯的影响,检测到的车牌候选框会有一定的误检率,错将前大灯中的闭合轮廓线当做车牌的候选区域,需要对检测到的候选框进行确认,从候选的两条水平线中,在水平坐标系下计算出它的倾斜角度,并应用旋转变换将其调整为直角,经过处理后,对候选区域经启发式算法处理进行评估,评估步骤如下:
(a)估计候选区域高度和宽度的比值:
选择的候选区域需满足预先定义的约束条件:
其中,ratio代表候选区域高度和宽度的比值,
如果候选区域高度和宽度的比值满足约束条件,则该区域作为车牌区域;
(b)计算出水平切线切入候选区域对象的数量:
6≤N≤8,N是切割对象的数量,包括数字和字母的数量;
若水平切线切割对象的数量总和符合一种给定车牌类型的选择范围,则视为车牌区域;
S3、车牌分割:
为了字符识别的正确性,将S2中得到的图像分割为仅包含一个车牌字符的图像,将分割好的字符图像传送到用于字符识别的OCR模块;采用水平投影的方法来分割车牌字符,将S2中得到的车牌图像的倾斜角度调整为0,水平投影的最小值便是车牌字符一行中的开始位置或者结束位置,车牌分割由于受到一些泥板、螺钉噪声的影响,垂直投影的过程中寻找最小值的点,当满足预定义约束的最小位置时,选择字符分割的点,同时,通过检测字符的数量来重新评估候选框是否是一个车牌;
S4、字符识别:
对S3中车牌分割的图像和将要处理的图像进行字符识别,图像尺寸选择50*50的像素;使用隐马尔可夫模型识别字符,在模型中使用的特征是窗口中前景像素所占的比例,通过以下公式描述:
其中,fk表示每个小窗口在扫描图像窗口50*50时所求的特征值, fg_pixels(i,j)表示前景像素的值,widthk和Heightk表示每个小窗口的宽度和高度;Sk表示小窗口的区域;
采用9*9mm窗口的大小按照从左到右从上到下的方向扫描图像窗口50*50mm,小窗口在遍历的过程中互相之间重叠的部分是他们尺寸的2/3,采用一个特征向量的形式描述:F表示特征值的集合代表的特征向量;
F={f1,f2,...,f196}
在识别过程中,需要对字符分类,70个类中包括34个省级行政区的简称,26个字母和10个数字字符:0-9,从车牌图像中提取出的字符集训练我们的模型,每一类样本数采用80-120张图像,样本是从带有噪声的车牌图像中提取的,训练好的模型能够识别带有相似类型噪声的车牌,在识别的过程中通过增加特定的规则来提高识别精度,本实施例在识别过程中的规则为车牌的第一个字符确定是汉字,第二个字符确定是字母类型。
实施例2:
本实施例的具体使用方式按照如下步骤进行,先将需要停放在该车位的车牌号录入控制器模块中作为用以判断车牌照号的源数据,然后将本实施例安装于车位的前侧,车位上无车辆时,升降块3处于升降路线的最高点,当已录入车牌号的车辆行驶至升降块3前侧时,摄像头2采集车牌照号码,再将拍摄到的车辆牌照信息传输到控制器模块4,由控制器模块4进行照片信息识别与处理以获得所拍摄照片的车牌号码,将获得的号码与控制器模块4中存储的号码进行对比,若该号码为控制器模块4中已存储的号码,则控制器模块4控制升降块 3下落,使车辆能够驶入停车位;在车辆行驶出停车位时,距离传感器1感应到车辆底盘距离的变化信息并传递给控制器模块4,控制器模块4向升降块3发送控制指令,控制其升起。
Claims (2)
1.一种基于车牌识别技术的智能车位锁,其特征在于其主体结构包括:距离传感器、摄像头、升降块、控制器模块、伺服电机、电源模块、底板、滑轨、滑块、丝杠、升降支撑杆和滑块连杆,方形板状结构的底板通过四角处的固定螺栓固定于地面上,底板的上侧面前后边沿处分别设置有左右延伸的柱形滑轨,滑轨的两端与方形固定基座固定连接,方形固定基座的顶部固定于底板上侧面上,底板上侧面靠近左侧边沿中间处设置有用以提供动力并带动丝杠转动的伺服电机,伺服电机左端与水平放置的丝杠连接,丝杠的左端设置有用以支撑丝杠并使其保持水平的滚珠轴承,轴承固定于底板的上侧面,并且滚珠轴承与丝杠的左端轴承连接,丝杠能够在伺服电机的带动下绕滚珠轴承转动,前后侧的滑轨的上侧分别设置有用以升降升降块的升降支撑杆,升降支撑杆为两根直线形长条钢板结构,并且两条钢板结构的长度中间处设置有活动式连接两钢板结构的转轴,使其能够绕转轴转动,升降支撑杆的下端靠左处的钢板结构固定于方形固定基座的上侧,升降支撑杆的下端靠右处的钢板结构与滑块的上侧转轴式连接,前后侧的滑轨上均设置有滑块,滑块套在滑轨上并能够沿滑轨左右移动,前后侧滑块之间连接有滑块连杆,滑块连杆的中间处设置有与丝杠啮合的丝杠孔,并且该丝杠孔套在丝杠上,通过丝杠的正反转动来带动滑块连杆的左右移动,进一步带动滑块和与滑块连接的升降支撑杆的钢板结构的下端左右移动,升降块位于升降支撑杆的上侧,当滑块向左移动时,升降支撑杆带动升降块升起,当滑块向右移动时,升降支撑杆带动升降块落下;升降块的外侧面靠前处设置有用以采集车辆牌照信息的摄像头,以便车辆从不同方向驶入停车位时都能够拍摄到车牌信息,摄像头与控制器模块通信连接,用以将拍摄到的车辆牌照信息传输到控制器模块,由控制器模块进行照片信息识别与处理以获得所拍摄照片的车牌号;升降块的外侧中间处设置有用以测定升降块高度的距离传感器,距离传感器能够感应车底盘距离升降块的长度距离,以免距离太近撞到车底盘,升降块下降后的最低高度低于车辆底盘离地面的高度;所述距离传感器与控制器模块通信连接,用以将距离信息输送至控制器模块,控制器模块接收到距离信息后通过控制器控制伺服电机带动升降块升降至合适距离;所述控制器模块紧贴近伺服电机的后部并固定于底板上,所述控制器模块与伺服电机连接,用以控制伺服电机的启停,控制器模块内预先输入该车位锁所在车位停放车辆的拍照信息,当该车辆位于车位前侧准备进入时,摄像头将采集到的图片传送至控制器模块,经过控制器模块核对与预先设置的车牌号码一致,则控制器模块发出指令给伺服电机,伺服电机运转控制升降支撑杆向右运动,升降块向下运动,车辆驶入车位;当车辆驶离车位时,摄像头拍摄到车辆的后车牌后,将信息传递至控制器模块,控制器模块读取了车辆信息后,由控制器模块向伺服电机发送指令并控制其反向转动来带动升降块向上运动,完成车位上锁;伺服电机的前侧设置有电源模块,电源模块固定于底板的上侧面并且与伺服电机电连接,用于提供动力;升降块为空心半圆柱结构,在完全落下后能够罩住整个底板和其上侧的部件,能够有效防雨和防盗;升降支撑杆的两根直线形长条钢板结构的长度比丝杠的长度短30-60mm,以确保升降支撑杆能够完全落下;
基于车牌识别技术的智能车位锁中控制器模块进行照片识别与处理以获得拍摄照片的车牌号的方法具体如下步骤进行:
S1、图片预处理:
控制器模块采用边缘特征检测的方法对摄像头采集到的图像进行预处理,并进行灰度处理得到灰度图像,再使用sobel滤波器提取边缘信息,采用局部适应性的阈值算法将灰度图像转化为二值图像,经过处理后的图片就作为车牌检测的输入图像;
S2、车牌检测:
经S1处理的图像,采用轮廓算法检测目标的闭合轮廓,这些轮廓线在霍夫坐标变换下找出两条相互作用的平行线,两条线之间作为车牌位置的候选区域,由于轮廓线中只有很少的像素点,将这些点转换到霍夫坐标下需要较少的计算量,在不影响准确率的情况下加快了车牌的检测速率,利用车牌图像中的车牌底色不同于车牌字母和数字的颜色的特征提高车牌检测的准确度,车牌颜色为蓝色、黄色、绿色、黑色、白色中的一种;
受到车头前大灯的影响,检测到的车牌候选框会有一定的误检率,错将前大灯中的闭合轮廓线当做车牌的候选区域,需要对检测到的候选框进行确认,从候选的两条水平线中,在水平坐标系下计算出它的倾斜角度,并应用旋转变换将其调整为直角,经过处理后,对候选区域经启发式算法处理进行评估,评估步骤如下:
(a)估计候选区域高度和宽度的比值:
选择的候选区域需满足预先定义的约束条件:
其中,ratio代表候选区域高度和宽度的比值,
如果候选区域高度和宽度的比值满足约束条件,则该区域作为车牌区域;
(b)计算出水平切线切入候选区域对象的数量:
6≤N≤8,N是切割对象的数量,包括数字和字母的数量;
若水平切线切割对象的数量总和符合一种给定车牌类型的选择范围,则视为车牌区域;
S3、车牌分割:
为了字符识别的正确性,将S2中得到的图像分割为仅包含一个车牌字符的图像,将分割好的字符图像传送到用于字符识别的OCR模块;采用水平投影的方法来分割车牌字符,将S2中得到的车牌图像的倾斜角度调整为0,水平投影的最小值便是车牌字符一行中的开始位置或者结束位置,车牌分割由于受到一些泥板、螺钉噪声的影响,垂直投影的过程中寻找最小值的点,当满足预定义约束的最小位置时,选择字符分割的点,同时,通过检测字符的数量来重新评估候选框是否是一个车牌;
S4、字符识别:
对S3中车牌分割的图像进行字符识别,图像尺寸选择50*50的像素;使用隐马尔可夫模型识别字符,在模型中使用的特征是窗口中前景像素所占的比例,通过以下公式描述:
其中,fk表示每个小窗口在扫描图像窗口50*50时所求的特征值,fg_pixels(i,j)表示前景像素的值,widthk和Heightk表示每个小窗口的宽度和高度;Sk表示小窗口的区域;
采用9*9mm窗口的大小按照从左到右从上到下的方向扫描图像窗口50*50mm,小窗口在遍历的过程中互相之间重叠的部分是他们尺寸的2/3,采用一个特征向量的形式描述:F表示特征值的集合代表的特征向量;
F={f1,f2,...,f196}
在识别过程中,需要对字符分类,70个类中包括34个省级行政区的简称,26个字母和10个数字字符:0-9,从车牌图像中提取出的字符集训练我们的模型,每一类样本数采用80-120张图像,样本是从带有噪声的车牌图像中提取的,训练好的模型能够识别带有相似类型噪声的车牌,在识别的过程中通过增加特定的规则来提高识别精度,在识别过程中的规则为车牌的第一个字符确定是汉字,第二个字符确定是字母类型。
2.根据权利要求1所述的一种基于车牌识别技术的智能车位锁,其特征在于基于车牌识别技术的智能车位锁的具体使用方式按照如下步骤进行:在使用时,先将需要停放在该车位的车牌号录入控制器模块中作为用以判断车牌照号的源数据,然后将基于车牌识别技术的智能车位锁安装于车位内的靠前或者靠近中间处,车位上无车辆时,升降块处于升降路线的最高点,当已录入车牌号的车辆行驶至升降块前侧时,摄像头采集车牌照号码,再将拍摄到的车辆牌照信息传输到控制器模块,由控制器模块进行照片信息识别与处理以获得所拍摄照片的车牌号码,将获得的号码与控制器模块中存储的号码进行对比,若该号码为控制器模块中已存储的号码,则控制器模块控制升降块下落,使车辆能够驶入停车位;在车辆行驶出停车位时,距离传感器感应到车辆底盘距离的变化信息并传递给控制器模块,控制器模块向升降块发送控制指令,控制其升起。
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